学校级别数学问题的合成数据集
项目描述
学校级别数学问题的合成数据集。
该数据集代码生成数学问题和答案对,涵盖多种问题类型(如算术、代数、概率等),难度大致相当于学校级别。这是为了测试学习模型的数学学习和推理能力。
原始论文:分析神经模型的数学推理能力(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli)(https://openreview.net/pdf?id=H1gR5iR5FX)。
学校级别数学问题的合成数据集
学校级别数学问题的合成数据集。
该数据集代码生成数学问题和答案对,涵盖多种问题类型(如算术、代数、概率等),难度大致相当于学校级别。这是为了测试学习模型的数学学习和推理能力。
原始论文:分析神经模型的数学推理能力(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli)(https://openreview.net/pdf?id=H1gR5iR5FX)。
由以下组织支持